인터페이스는 현지화되어 있으며, Skill 소개와 설명 문서는 선택한 언어로 AI가 자동 번역합니다. 코드·명령어·경로·전문 용어는 원문을 유지하며 원작자 문서가 우선합니다.
Skills 둘러보기
생산성 및 협업 · SKILL.md

ref-style-converter

ref-style-converter

参考文献格式转换工具,可在APA、MLA、IEEE、Harvard四种主流学术格式间相互转换,支持批量处理和格式错误检查。当用户需要转换参考文献格式、检查引用是否正确,或提到citation、bibliography、APA/MLA/IEEE/Harvard格式、批量格式化引用等关键词时触发。

Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs

Skill 문서

GitHub

name: ref-style-converter description: "参考文献格式转换工具,可在APA、MLA、IEEE、Harvard四种主流学术格式间相互转换,支持批量处理和格式错误检查。当用户需要转换参考文献格式、检查引用是否正确,或提到citation、bibliography、APA/MLA/IEEE/Harvard格式、批量格式化引用等关键词时触发。" license: MIT

Citation Formatter

参考文献格式转换工具,支持 APA (7th)、MLA (9th)、IEEE、Harvard 四种主流学术引用格式之间的相互转换,同时提供格式错误检查和批量处理能力。

支持的格式

格式说明示例
APAAmerican Psychological Association 第7版Smith, J. A. (2023). Title. *Journal*, *1*(2), 10-20.
MLAModern Language Association 第9版Smith, John A. "Title." *Journal*, vol. 1, no. 2, 2023, pp. 10-20.
IEEEInstitute of Electrical and Electronics Engineers[1] J. A. Smith, "Title," *Journal*, vol. 1, no. 2, pp. 10-20, 2023.
HarvardHarvard Referencing StyleSmith, J.A. (2023) 'Title', *Journal*, 1(2), pp. 10-20.

Quick Start

1. 格式转换(文本输入)

将 APA 格式引用转为 IEEE 格式:

python3 scripts/citation_formatter.py convert --to ieee "Smith, J. A. (2023). Machine learning approaches. Nature, 12(3), 45-67."

2. 格式转换(结构化 JSON 输入,更精确)

echo '{"authors":["Smith, John A.","Jones, Mary B."],"year":"2023","title":"Machine learning approaches","journal":"Nature","volume":"12","issue":"3","pages":"45-67","entry_type":"article"}' | python3 scripts/citation_formatter.py format --style ieee

3. 格式错误检查

python3 scripts/citation_formatter.py check --style apa "Smith J (2023) Machine learning. Nature 12(3) 45-67"

4. 批量处理

# 从文件批量转换(每行一条引用)
python3 scripts/citation_formatter.py convert --to mla --input refs.txt

# 批量检查
python3 scripts/citation_formatter.py check --style apa --input refs.txt

5. 自动检测格式

python3 scripts/citation_formatter.py detect "Smith, J. A. (2023). Title. Nature, 12(3), 45-67."

子命令详细说明

format — 结构化数据格式化

将 JSON 格式的结构化引用数据转为指定格式的引用文本。这是最可靠的方式,因为不需要解析文本。

# 通过 stdin 传入 JSON
echo '{"authors":["Zhang, Wei"],"year":"2024","title":"Deep Learning","publisher":"Springer","entry_type":"book"}' | python3 scripts/citation_formatter.py format --style harvard

# 通过 --data 参数传入
python3 scripts/citation_formatter.py format --style apa --data '{"authors":["Li, Ming"],"year":"2024","title":"AI Methods","journal":"Science","volume":"5","pages":"1-10","entry_type":"article"}'

# 批量:传入 JSON 数组文件
python3 scripts/citation_formatter.py format --style mla --input citations.json

JSON 字段说明:

字段类型必填说明
authorsstring[]✓作者列表,格式 "姓, 名"
yearstring✓出版年份
titlestring✓标题
journalstring期刊文章必填期刊名称
volumestring卷号
issuestring期号
pagesstring页码,如 "45-67"
publisherstring书籍必填出版社
doistringDOI
urlstringURL
entry_typestringarticle / book / chapter / webpage
editionstring版次
citystring出版城市

parse — 文本解析为结构化数据

python3 scripts/citation_formatter.py parse "Smith, J. A. (2023). Title. Nature, 12(3), 45-67."
# 输出 JSON 结构化数据

convert — 格式互转

# 自动检测源格式,转为目标格式
python3 scripts/citation_formatter.py convert --to harvard "Smith, J. A. (2023). Title. Nature, 12(3), 45-67."

# 指定源格式
python3 scripts/citation_formatter.py convert --from apa --to ieee "Smith, J. A. (2023). Title. Nature, 12(3), 45-67."

# JSON 输出
python3 scripts/citation_formatter.py convert --to mla --json "Smith, J. A. (2023). Title. Nature, 12(3), 45-67."

check — 格式错误检查

# 检查 APA 格式是否正确
python3 scripts/citation_formatter.py check --style apa "Smith, J. A. (2023). Title. Nature, 12(3), 45-67."

# JSON 输出(方便程序处理)
python3 scripts/citation_formatter.py check --style apa --json "Smith, J. A. (2023). Title. Nature, 12(3), 45-67."

检查项目包括:

  • 必填字段缺失(作者、标题、年份)
  • 年份格式正确性
  • 期刊文章的期刊名、卷号、页码
  • 书籍的出版社信息
  • DOI 格式
  • 各格式特有的标点和结构规范

detect — 自动检测格式

python3 scripts/citation_formatter.py detect "[1] J. Smith, \"Title,\" Nature, vol. 1, 2023."
# 输出: ieee

使用建议

  1. 最可靠的方式:先从用户输入中提取结构化信息,构造 JSON,然后用 format 子命令格式化
  2. 快速转换:如果用户已有标准格式的引用文本,直接用 convert 子命令
  3. 批量处理:将引用放入文件(每行一条),使用 --input 参数
  4. 质量检查:转换后用 check 子命令验证结果

前置条件

  • Python 3.7+
  • 无需安装额外依赖(仅使用标准库)
  • 无需 API Key
저장한 Skills